node.js实战

微服务架构的守护者：Redisson 分布式锁与看门狗机制实战指南

1.分布式锁简介1.1什么是分布式锁在单机应用中，可以使用Java内置的锁机制（如synchronized、ReentrantLock等）来实现线程间的同步。但在分布式环境下，由于应用部署在多台服务器上，传统的单机锁无法满足需求，这时就需要分布式锁。分布式锁是一种跨JVM、跨服务器的锁机制，它能够在分布式系统中对共享资源进行互斥访问控制，确保在同一时间只有一个客户端可以获得锁并执行操作。1.2分布
胖头鱼不吃鱼-·2025-05-05 00:44

【OpenCV 计算机视觉典型应用】液晶面板缺陷分类实战应用

摘要：本文聚焦OpenCV与卷积神经网络（CNN）在液晶面板缺陷分类的实战应用。
AI_DL_CODE·2025-05-05 00:11

pythonsklearn乳腺癌数据集_【sklearn数据集】SVM之乳腺癌数据集实战

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多，还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂，完全可以当成机器学习的教程来学习。二、Sklearn数据集种类sklearn的数据集有好多个种自带的小数据集(packageddataset)：sklearn.d
weixin_39567169·2025-05-05 00:11

从零实现LeNet5卷积神经网络：MNIST手写数字识别实战

在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)已成为图像处理的核心技术。本文将带您实现经典的LeNet5网络架构，并在MNIST手写数字数据集上进行训练与评估。我们将深入探讨数据预处理、网络设计、模型训练和性能分析等关键环节，帮助您全面理解卷积神经网络的工作原理。1.MNIST数据集简介MNIST是机器学习领域最著名的基准数据集之一，包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像是28×28
loopdeloop·2025-05-05 00:40

获得小程序源码如此简单！！！

1、下载node.js运行环境2、获取反编译工具3、下载安卓模拟器（夜神模拟器）在夜神模拟器中下载微信和QQ，微信用于获取小程序的文件，QQ用于将小程序文件传入电脑必须在网站上找re管理器的apk文件拖拽至模拟器桌面即可下载在夜神模拟器中在设置中开启
不想当程序猿_·2025-05-04 23:40

【NumPy】从数据操作到性能优化的终极指南

目录前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块技术选型对比二、实战演示环境配置要求核心代码实现1.创建数组2.数学运算3.数组索引运行结果验证
满怀1015·2025-05-04 23:07

Kubernetes kube-controller-manager 控制中心机制源码深入剖析-Kubernetes商业环境实战

专注于大数据及容器云核心技术解密，可提供全栈的大数据+云原生平台咨询方案，请持续关注本套博客。如有任何学术交流，可随时联系。更多内容请关注《数据云技术社区》公众号。1管理控制中心机制(Informer联动)1.1包结构1.2controller的启动去脉kube-controller-manager作为集群的管理控制中心，维护集群中的所有控制器，对维持集群的稳定和自我修复，实现高可用，副本控制等起
weixin_30677617·2025-05-04 23:35

Python 爬虫实战：在全聚德官网抓取烤鸭销售数据，传承老字号品牌

一、引言在商业竞争日益激烈的当下，历史悠久的老字号品牌如何借助现代技术焕发新的生机与活力，成为众多企业关注的焦点。其中，数字技术为老字号品牌的发展提供了前所未有的机遇。本文将通过Python爬虫技术，以全聚德烤鸭为例，展示如何从官网抓取烤鸭销售数据并进行分析，为传承和发扬老字号品牌提供数据支持。二、环境搭建1.安装PythonPython是一种广泛使用的高级编程语言，因其简单易学、功能强大而受到广
西攻城狮北·2025-05-04 22:02

AI原生应用实战：使用Python实现检索增强生成(RAG)系统

AI原生应用实战：使用Python实现检索增强生成(RAG)系统关键词：检索增强生成(RAG)、大语言模型(LLM)、向量数据库、文本嵌入、知识增强摘要：本文将带您从零开始构建一个「检索增强生成（RAG
AGI大模型与大数据研究院·2025-05-04 22:28

AI原生应用实战：多模态交互系统的性能优化

AI原生应用实战：多模态交互系统的性能优化关键词：AI原生应用、多模态交互系统、性能优化、数据处理、模型融合摘要：本文聚焦于AI原生应用中的多模态交互系统，深入探讨其性能优化的相关技术与策略。
AGI大模型与大数据研究院·2025-05-04 22:58

2025年Java并发编程书籍推荐指南

经典必读‌《Java并发编程实践》（JavaConcurrencyinPractice）‌由BrianGoetz领衔编写，系统剖析Java并发核心机制，涵盖线程安全、锁优化、并发容器等关键主题，并辅以大量实战案例
·2025-05-04 22:51

认知架构实战：用Python构建AI原生应用的思维模型

认知架构实战：用Python构建AI原生应用的思维模型关键词：认知架构、Python、AI原生应用、思维模型、实战摘要：本文围绕用Python构建AI原生应用的思维模型展开，深入探讨认知架构在其中的应用
AGI大模型与大数据研究院·2025-05-04 22:57

【数据分析实战】使用 Matplotlib 绘制双 Y 轴图表

1、简述在数据分析过程中，我们经常遇到需要同时展示两组单位不同但共享X轴的数据，比如：温度&降水量销售额&广告投放股价&成交量这时候，使用双Y轴图表（twinaxesplot）是最合适的选择。本教程将介绍如何使用Python的matplotlib库轻松实现这一图表，并提供多个实际应用场景。2、使用twinx()创建双Y轴在Matplotlib中，实现双Y轴主要依赖于ax.twinx()方法，它会创
拾荒的小海螺·2025-05-04 20:19

FreeRtos实战从入门到精通--任务创建和删除（动态方法）--事了拂衣去，深藏功与名

FreeRtos是之前的一些聪明的工程师写的免费且开源的嵌入式实时操作系统代码，由于我们实际工作中不需要再去写rtos，我们只需要用就行了，所以博主这里只分享项目工程实战相关的内容，具体rtos源码，可以无需理会
ZeroOne电平浪客·2025-05-04 20:17

基于DeepSeek的沉浸式对话网站开发实战(一）

一句话介绍：用JavaScript直接调用DeepSeek官网的API，让虚拟人物“活”过来和你聊天！技术实现（超直白）：前端：纯HTML+CSS+JavaScript（没用什么复杂框架）API调用：直接用了DeepSeek官网的聊天接口（fetch发个请求就行）古人设定：每个古人角色写了个简单的提示词（比如告诉AI：“你现在是李白，说话要豪放，爱喝酒”）用户输入问题→发给DeepSeek→返回古
雪豹同志·2025-05-04 18:37

Python 爬虫实战：抓取下厨房美食菜谱浏览量，挖掘热门菜品

一、概述二、技术选型三、目标网页分析3.1数据定位3.2请求方式分析四、构造爬虫代码4.1安装必要的库4.2发送HTTP请求4.3解析网页内容4.4数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析5.3数据可视化六、热门菜品挖掘七、总结与注意事项7.1项目总结7.2注意事项7.3拓展学习一、概述下厨房是一个受欢迎的美食分享平台，用户可以上传自己创作的美食菜谱，并查看其他用户的菜谱。菜谱的浏览
西攻城狮北·2025-05-04 18:33

MyBatis插件全揭秘：5大功能特性、工作原理、实战应用及最佳实践

本文将带你深入了解MyBatis插件的功能特性、工作原理、实战应用、场景
墨瑾轩·2025-05-04 17:28

【数据分析必学】一文精通mapclassify：专业空间数据分类技术与地图可视化实战指南

【数据分析必学】一文精通mapclassify：专业空间数据分类技术与地图可视化实战指南引言在地理数据可视化领域，如何合理地将连续数据划分为离散区间，直接决定了地图的表现力和准确性。
Is code·2025-05-04 17:24

【JavaScript-Day 2】开启 JS 之旅：从浏览器控制台到 `＜script＞` 标签的 Hello World 实践

LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南
吴师兄大模型·2025-05-04 17:53

【Python-Day 9】掌握循环利器：for 循环遍历序列与可迭代对象详解

LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南
吴师兄大模型·2025-05-04 17:53

【机器学习】掌握核心数学：线性代数、微积分与概率论如何驱动AI模型？

LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南
吴师兄大模型·2025-05-04 17:23

【深度学习-Day 4】掌握深度学习的“概率”视角：基础概念与应用解析

LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南
吴师兄大模型·2025-05-04 16:22

基于DeepSeek-V3开发MCP天气查询智能体

代码参考B站UP主“九天Hector”的“MCP技术开发入门实战”。个人用不习惯uv，用conda调整了一下。
深圳dengdi·2025-05-04 16:16

精通 Spring AOP Execution 表达式：精准匹配你的切点

魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！
·2025-05-04 15:46

AI+Python支持向量机/随机森林/神经网络/CNN/LSTM/迁移学习在植被参数反演中的实战应用与优化

在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下，植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术，正面临诸多挑战。随着遥感技术的发展，数据复杂度不断提升，模型精度的要求也越来越高。同时，多源异构数据的融合成为了一个亟待解决的问题。这些挑战对传统遥感反演方法提出了严峻的考验。人工智能技术为遥感反演带来新机遇幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是机器学习与深度学习算法的突破，
小艳加油·2025-05-04 15:08

生态水文研究实战：蒸散发ET、GPP、碳水耦合，Python与ArcGIS应用，单站与区域可视化

蒸散发（ET）是生态系统中水汽从地表向大气传输的关键过程，由植被蒸腾（Ec）、土壤蒸发（Es）和冠层截留（Ei）组成。植被总初级生产力（GPP）则表示植物通过光合作用固定的二氧化碳总量。碳水耦合原理揭示了植被光合作用与蒸散发之间的相互作用，是当前生态水文研究的热点之一。Python与ArcGIS工具的应用Python和ArcGIS是生态水文研究中的重要工具。Python可用于数据处理、统计分析和模
小艳加油·2025-05-04 15:08

六大机器学习算法全解析：企业级开发实战与深度理解

本文将系统梳理当前主流的机器学习算法，从理论原理到企业级开发实战，通过完整代码示例和应用场景分析，帮助读者全面掌握这些算法的核心思想和实际应用。
Android洋芋·2025-05-04 14:37

十大机器学习算法：理论与实战

本文将从零开始，系统讲解这些算法的数学原理、应用场景和企业级开发实战，帮助初学者和工程师快速掌握这些算法，并能够将其应用于实际项目中。
Android洋芋·2025-05-04 14:37

vue实例：增删改查实战--纯手写

效果图：2021年秋季学期学生考试成绩管理系统姓名：班级：语文：数学：英语：理综/文综：开始录入搜索查询编号姓名班级语文数学英语理综/文综总分操作{{index+1}}{{item.name}}{{item.class}}{{item.langu
babyxuqian·2025-05-04 14:06

SVM实战：从理论到鸢尾花数据集的分类可视化

SVM实战：从理论到鸢尾花数据集的分类可视化在机器学习的广阔领域中，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种经典且强大的分类算法，备受瞩目。
不吃香菜？·2025-05-04 14:03

【Java】2025 年 Java 学习路线：从入门到精通

OOP）4.核心类库二、Java进阶阶段（6-10周）1.JVM深度理解2.并发编程3.新特性掌握4.设计模式三、开发框架与中间件（8-12周）1.Spring生态2.持久层框架3.常用中间件四、项目实战阶段
RumIV·2025-05-04 13:00

机器学习实战：鸢尾花分类

项目目标使用经典的鸢尾花数据集（IrisDataset），通过支持向量机（SVM）算法训练一个分类模型，能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。环境准备Python#需要安装的库（在终端运行）pipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn完整代码实现#1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearni
学术乙方·2025-05-04 13:00

机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例

在当今数据驱动的时代，机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集（IrisDataset）的分类，展示如何在实际项目中应用机器学习。我们将使用Python编程语言，并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤，并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是
Tech Synapse·2025-05-04 13:30

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练在深度学习领域，图像分类是一个经典且应用广泛的任务。
不吃香菜？·2025-05-04 13:58

逻辑回归基本流程及鸢尾花项目实战

一、逻辑回归基本流程1、逻辑回归从一组样本的多个特征值中学习规律，建立模型（学习的模型抽象为一个公式f(x)），用这个模型来预测其他样本的结果。而逻辑回归是将预测结果分类。逻辑回归步骤：(1)将x的值归一化(2)写权重函数z=w1x1+w2x2+…+wixi(3)写激活函数a=σ(z)(4)写损失函数L=-ylog(a)-(1-y)log(1-a)(5)做梯度下降w=w-αdw(6)用训练好的权重
懿小迪·2025-05-04 13:28

Python（26）Python数据验证终极指南：从基础校验到高级技巧全覆盖

目录一、数据验证核心价值1.1核心方法对比表二、八大核心验证方法详解2.1数字验证三剑客2.2格式验证方法组三、六大实战验证场景3.1用户注册验证3.2金融数据清洗3.3多语言文本处理四、高级验证技巧4.1
一个天蝎座 白勺 程序猿·2025-05-04 12:55

逻辑回归在信用卡欺诈检测中的实战应用

在大数据和机器学习蓬勃发展的时代，信用卡欺诈检测成为了保障金融安全的重要环节。逻辑回归作为一种经典的机器学习算法，在这一领域发挥着关键作用。本文将通过一段完整的Python代码，详细解析逻辑回归在信用卡欺诈检测中的具体应用过程，带大家深入理解其原理与实践。数据读取与预处理首先，我们使用pandas库读取信用卡交易数据。代码data=pd.read_csv(r"./creditcard.csv")将
不吃香菜？·2025-05-04 12:25

Python爬虫实战：王者荣耀皮肤抓取

今天，我们将一起探讨一个有趣且具有挑战性的爬虫实战案例——王者荣耀皮肤抓取。一、项目背景与目标王者荣耀作为一款热门的手游，拥有众多精美的皮肤。
程序员小鱼_·2025-05-04 10:41

安装与配置Go语言开发环境 -《Go语言实战指南》

为了开始使用Go语言进行开发，我们首先需要正确安装并配置Go语言环境。Go的安装相对简单，支持多平台，包括Windows、macOS和Linux。本节将逐一介绍各平台的安装流程及环境变量配置方式。一、Windows系统1.下载Go安装包前往Go语言官网：https://golang.org/dl/（中国用户可使用https://golang.google.cn/dl/）。选择适合的Windows版
程序员爱钓鱼·2025-05-04 10:10

2025最新防御方案与实战指南

一、DDoS攻击的致命威胁：你的业务离瘫痪有多近？1.2024年DDoS攻击现状攻击规模：全球日均攻击峰值突破7.2Tbps，混合型攻击占比超65%（来源：Cloudflare）行业重灾区：行业攻击占比典型案例损失电商41%某大促期间被攻击，损失￥2.3亿金融28%API接口瘫痪导致资损￥9800万/日游戏19%新游上线被攻击，玩家流失率59%2.DDoS攻击的3大毁灭性特征graphTDA[DD
白山云北诗·2025-05-04 09:09

从零搭建量化交易工具链：Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南

从零搭建量化交易工具链：Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南引言在算法交易席卷全球金融市场的今天，搭建一套高可用的量化工具链已成为开发者掘金Alpha的核心竞争力。
灏瀚星空·2025-05-04 09:38

3分钟解锁Node.js开发神器minimist！

一个凌晨四点的Bug凌晨四点，程序员李雷盯着满屏的process.argv几乎抓狂。他开发的CLI工具明明支持--port=8080参数，用户却反馈输入-P80直接报错。"不就是参数解析吗？"他咬牙切齿地翻出二十行正则表达式代码，突然瞥见GitHubTrending上一个叫minimist的库——三行代码后，所有参数乖乖变成了规整的JSON对象。极简入门：参数解析的量子跃迁constparse=r
哈希茶馆·2025-05-04 09:37

在 Linux 上安装 PNPM 的教程

一、安装前准备首先，确保你的Linux系统中已安装了Node.js和npm。可以使用以下命令检查是否已经安装：nod
2501_91537388·2025-05-04 09:34

vite入门教程

环境准备Node.js:首先确保你的机器上已经安装了Node.js。node-vnpm-v创建项目目录:创建一个新的文件夹并初始化一个Node.js项目。
2501_91537388·2025-05-04 08:04

[Uniapp]前后端交互详解：如何从后端数据库调用数据

这可以是任何一种服务端语言编写的，如Node.js、Java、PHP等。后端服务需要提供API接口供前端调
零叁三·2025-05-04 08:32

多协议 Tracker 系统架构与传感融合实战 第一章 统一多协议硬件抽象层（HAL）设计

第一章统一多协议硬件抽象层（HAL）设计摘要：本章从实战需求出发，系统拆解多协议Tracker硬件抽象层设计，涵盖资源规划、ProtocolFactory模式、驱动模板开发、运行时切换、测试与性能评估等全流程
damo王·2025-05-04 08:30

多协议 Tracker 系统架构与传感融合实战

系列概述一、引言与背景随着物联网（IoT）应用的飞速发展，从室外长距离资产跟踪到室内高精度定位，单一无线通信或定位技术已无法满足多场景需求。LoRa在远距离低功耗场景表现优异，NB‑IoT/5GRedCap则在蜂窝网络覆盖与带宽方面具备优势；而UWB配合惯性测量单元（IMU）可实现厘米级定位精度。为了打造一个成本可控、体积精简且适应多变网络环境的Tracker设备，亟需：同一硬件平台上支持多种无线
damo王·2025-05-04 08:29

多协议 Tracker 系统架构与传感融合实战 第五章 卡尔曼滤波定位算法实战

第五章卡尔曼滤波定位算法实战摘要本章围绕IMU+UWB传感融合场景，全面讲解卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）的理论推导、模块化实现、性能对比与实战优化。
damo王·2025-05-04 08:58

探索微服务入口：Spring Cloud Gateway 实战指南

本文将系统介绍SpringCloudGateway的基础概念、快速上手指南，以及在实战中常见的JWT登录校验与自定义过滤器开发。
冼紫菜·2025-05-04 07:27

芯片为M1的Mac通过VMware Fusion创建centos7镜像，提示架构不匹配，如何解决？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-05-04 07:25
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